Directory UMM :Labkom_ICT:labkom:matlab:

TUTORIAL PRAKTIS

BELAJAR MATLAB

TUTORIAL PRAKTIS

BELAJAR MATLAB

PERINGATAN !

Tidak ada hak cipta dalam karya ini, sehingga setiap orang memiliki hak untuk mengumumkan atau memperbanyak karya ini tanpa izin dari siapa pun.

Barangsiapa dengan sengaja menyiarkan, memamerkan, mengedarkan, atau membagikan secara gratis karya ini semoga mendapatkan pahala yang berlipat ganda dari Allah SWT.

KATA PENGANTAR

Pertama-tama, penulis bersyukur kepada Allah SWT, karena hanya dengan limpahan rahmat dan karunia-Nya penulis bisa menyelesaikan buku tutorial ini.

Buku ini membahas tutorial penggunaan MATLAB secara praktis bagi pengguna mula ataupun yang sudah familiar. Pembahasan dimulai dengan pengenalan variabel, matriks, serta fungsi yang lazim ditemui dalam kasus perhitungan sehari-hari. Berikutnya dikenalkan teknik grafis 2 dan 3-dimensi, kemudian pemrograman MATLAB sehingga pengguna bisa mendefinisikan fungsi sendiri. Pada bagian akhir dibahas topik-topik yang lebih khusus meliputi: analisis data, statistika, polinomial, analisis fungsi, serta perhitungan integral.

Lebih dari 200 contoh dan soal latihan disajikan dalam buku ini, meliputi: perhitungan, program, dan command MATLAB yang ada pada setiap bab; sehingga akan mempermudah pemahaman sekaligus bisa digunakan sebagai rujukan yang bermanfaat.

Mahasiswa tingkat awal hingga akhir bisa memanfaatkan berbagai kemampuan MATLAB untuk menyelesaikan perhitungan rumit yang kerap ditemui dalam kuliah, atapun membuat simulasi untuk skripsi / tugas akhir.

Penulis menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan setinggi-tingginya kepada keluarga dan rekan-rekan yang telah mendorong penulis untuk menyelesaikan buku ini; dan juga kepada rekan-rekan yang turut menyebarkan buku ini secara cuma-cuma dalam bentuk softcopy “e-book” ataupun hardcopy.

Penulis sangat mengharapkan kritik dan saran dari para pembaca untuk memperbaiki kualitas buku ini. Penulis berharap buku ini akan bermanfaat bagi banyak pihak, aamiin.

Jakarta,

Buku ini kupersembahkan untuk istri tercinta, Anna Nurul Inayati Shofia, dan anakku yang sholeh Faska Ulul ‘Azmi Mir. Juga kepada Widjayanto (EL2000) dan Mas Teguh Prakoso (EL96) yang turut mendorong dan menyebarluaskan buku ini.

i

DAFTAR ISI

Bab 1: APA ITU MATLAB?

1.1 Memulai MATLAB

1.2 Mencoba Kemampuan MATLAB 1.3 Demo di MATLAB

1.4 Mendapatkan Help

1.4.1 Mendapatkan Help dari Command Window 1.4.2 Mendapatkan Help dari Help Browser

Bab 2: VARIABEL DAN OPERASI DASAR

2.1 Kalkulator Sederhana

2.2 Menciptakan Variabel Penamaan Variabel

2.3 Variabel Terdefinisi di Matlab 2.4 Fungsi Matematika

Soal Latihan

Bab 3: MATRIKS

3.1 Skalar, Vektor, dan Matriks 3.2 Ukuran Matriks

3.3 Matriks Khusus

3.4 Manipulasi Indeks Matriks Operator Titik Dua

3.5 Membuat Deret

3.6 Membentuk-Ulang Matriks Soal Latihan

Bab 4: OPERASI MATRIKS

4.1 Penjumlahan dan Pengurangan 4.2 Perkalian Matriks

4.3 Persamaan Linier dalam Matriks 4.4 Transposisi

4.5 Operasi Elemen-per-Elemen 4.6 Fungsi Elemen-per-Elemen Soal Latihan

Bab 5: GRAFIK DAN SUARA

5.1 Plot 2-Dimensi

5.2 Lebih Jauh Mengenai Plot 5.3 Plot 3-Dimensi

5.3.1 Plot Garis

1

2 3 8 9 10 11

15

15 16 18 19 19 22

23

23 25 26 28 28 30 32 34

37

37 38 39 40 41 43 47

49

49 53 58 58

5.3.2 Plot Permukaan 5.3.3 Plot Kontur 5.4 Suara

Soal Latihan

Bab 6: M-FILE DAN

PEMROGRAMAN MATLAB

6.1 Membuat M-File

6.2 M-File Sebagai Skrip Program 6.3 M-File Sebagai Fungsi

6.4 Display dan Input 6.5 Control Statement

6.5.1 Statement if ... elseif ... else ... end 6.5.2 Statement switch ... case

6.5.3 Statement for ... end 6.5.4 Statement while ... end 6.5.5 Statement break dan return 6.5.6 Statement continue

6.6 Operator Perbandingan dan Logika Soal Latihan

Bab 7: ANALISIS DATA

7.1 Maksimum dan Minimum 7.2 Jumlah dan Produk

7.3 Statistika 7.4 Sortir 7.5 Histogram

7.6 Analisis Frekuensi: Transformasi Fourier Soal Latihan

Bab 8: ANALISIS FUNGSI DAN INTERPOLASI

8.1 Polinomial di Matlab

8.2 Nol dari Fungsi

8.3 Minimum dan Maksimum dari Fungsi Minimum dari Fungsi Multi Variabel 8.4 Interpolasi

8.5 Curve-Fitting 8.6 Function Tool Soal Latihan 60 62 64 65

67

67 68 71 73 74 74 76 76 78 79 81 82 86

87

87 89 90 92 93 98 102

105

105 108 111 113 114 116 118 121

iii

Bab 9: PERHITUNGAN INTEGRAL

9.1 Menghitung Integral dengan Metode Numerik 9.2 Integral Lipat-2

9.3 Integral Lipat-3 Soal Latihan

Daftar Pustaka

Lampiran 1: REFERENSI CEPAT

Lampiran 2: PENGENALAN BILANGAN

KOMPLEKS

Lampiran 3: JAWABAN SOAL LATIHAN

Bab 2

Bab 3 Bab 4 Bab 5 Bab 6 Bab 7 Bab 8 Bab 9

123

123 125 127 129

131

133

141

147

147 149 152 154 159 162 166 172

APA ITU MATLAB?

MATLAB merupakan suatu program komputer yang bisa membantu

memecahkan berbagai masalah matematis yang kerap kita temui dalam bidang teknis. Kita bisa memanfaatkan kemampuan MATLAB untuk menemukan solusi dari berbagai masalah numerik secara cepat, mulai hal yang paling dasar, misalkan sistem 2 persamaan dengan 2 variabel:

x – 2y = 32 12x + 5y = 12

hingga yang kompleks, seperti mencari akar-akar polinomial, interpolasi dari sejumlah data, perhitungan dengan matriks, pengolahan sinyal, dan metoda numerik.

Salah satu aspek yang sangat berguna dari MATLAB ialah

kemampuannya untuk menggambarkan berbagai jenis grafik, sehingga kita bisa memvisualisasikan data dan fungsi yang kompleks. Sebagai contoh, tiga gambar berikut diciptakan dengan commandsurf di MATLAB.

Gambar 1. 1 Grafik 3-dimensi diciptakan dengan command “surf” di MATLAB.

2 Apa Itu MATLAB

Dalam buku ini kita akan mempelajari MATLAB setahap demi setahap, mulai dari hal yang sederhana hingga yang cukup kompleks. Yang perlu kita persiapkan untuk belajar MATLAB

ialah seperangkat komputer yang sudah terinstal program MATLAB

di dalamnya. Kita bisa gunakan MATLAB versi 5, 6 ataupun 7 untuk mempraktekkan berbagai contoh yang ada di buku ini. Di dalam buku ini kita akan mempelajari ‘teori’ penggunaan MATLAB, namun untuk menjadi mahir Anda harus duduk di depan

komputer dan mempraktekkannya secara langsung!

1.1 Memulai M

ATLAB

Kita memulai MATLAB dengan mengeksekusi ikon MATLAB di

layar komputer ataupun melalui tombol Start di Windows. Setelah proses loading program, jendela utama MATLAB akan

muncul seperti berikut ini.

Gambar 1. 2 Jendela utama MATLAB.

Setelah proses loading usai, akan muncul command prompt di dalam command window:

Menu Memulai/ _{membuka M-file}

Daftar variabel yang aktif

MATLAB Start

Direktori yang sedang aktif

Command window

>>

Dari prompt inilah kita bisa mengetikkan berbagai command MATLAB, seperti halnya command prompt di dalam DOS.

Sebagai permulaan, mari kita ketikkan commanddate :

>> date

setelah menekan Enter, akan muncul ans =

05-Feb-2005

date adalah command MATLAB untuk menampilkan tanggal hari ini. Berikutnya cobalah command clc untuk membersihkan command window:

>> clc

Ketika kita selesai dengan sesi MATLAB dan ingin keluar, gunakan commandexit atau quit.

>> exit Atau... >> quit Atau bisa juga dengan menggunakan menu: File Æ Exit MATLAB.

1.2 Mencoba Kemampuan M

ATLAB

Jika Anda baru pertama kali menggunakan MATLAB, ada baiknya

kita mencoba beberapa command untuk melihat sepintas berbagai kemampuan dan keunggulan MATLAB.

MATLAB dapat kita pergunakan seperti halnya kalkulator: >> 2048 + 16

ans =

2064

Menuliskan beberapa command sekaligus dalam satu baris: >> 5^2, 2*(6 + (-3))

4 Apa Itu MATLAB

ans =

25 ans =

6

Menciptakan variabel untuk menyimpan bilangan, serta menjalankan berbagai command atau fungsi yang sudah ada di MATLAB.

>> x=12; y=0.25; z=pi/2;

>> a=3*x*y, b=sin(z), c=cos(z) a =

9 b =

1 c =

0

Menciptakan dan memanipulasi vektor dan matriks: >> Vektor1=[1 3 –6], Vektor2=[4; 3; -1] Vektor1 =

1 3 -6 Vektor2 =

4 3 -1

>> Matrix=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] Matrix =

1 2 3 4 5 6 7 8 9

>> Vektor1 * Vektor2 ans =

19

>> Vektor2 * Vektor1 ans =

4 12 -24 3 9 -18 -1 -3 6

>> Matrix * Vektor2 ans =

7 25 43

Menciptakan deret secara efisien: >> deret1=1:1:10

deret1 =

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>> deret2=linspace(0,5,11) deret2 =

Columns 1 through 7

0 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000

Columns 8 through 11

3.5000 4.0000 4.5000 5.0000

MATLAB juga dapat kita pergunakan untuk mencari akar-akar

polinomial. Misalkan akar-akar dari: y = x4 – 10 x2 + 9

>> akar=roots([1 0 –10 0 9]) akar =

3.0000 -3.0000 1.0000 -1.0000

Melakukan interpolasi dengan berbagai metode, misalkan dengan pendekatan polinomial.

Misalkan kita memiliki data pengamatan temperatur selama 12 jam:

>> t=1:12;

>> data=[22 22 22.5 24 25.5 28 29 29 30 29.5 29 28];

Data tersebut kita interpolasi menjadi kurva mulus polinomial orde-5:

>> p=polyfit(t,data,5);

>> x=linspace(1,12,100); y=polyval(p,x); >> plot(x,y,'k--',t,data,'k*')

>> p p =

6 Apa Itu MATLAB

Gambar 1. 3 Interpolasi data temperatur terhadap waktu, didekati dengan polinom y = 0,038 x4 – 0,1245 x3 + 1,2396 x2 – 3,237 x

+ 24,2045

Salah satu keunggulan MATLAB ialah kemudahannya untuk

membuat grafik dan suara. Misalkan membuat grafik 2-dimensi, >> x=linspace(-5,5,200);

>> y=x.^2+cos(10*x); >> plot(x,y)

atau bahkan grafik 3-dimensi: >> u=linspace(-4,4,50); >> [U,V]=meshgrid(u,u); >> W=cos(U).*cos(V/3); >> surf(U,V,W)

Gambar 1. 4 Grafik 2 dan 3-dimensi diciptakan dengan command plot dan surf.

Dan juga membuat suara, misalkan nada DO, RE, MI:

>> Fs=8000; %Frekuensi sampling 8 kHz >> t=0:1/Fs:0.5; %Durasi nada 1/2 detik

8 Apa Itu MATLAB

>> frek=[262 294 330]; %Frekuensi DO RE MI >> m=[];

>> for i=1:3

m=[m cos(2*pi*frek(i)*t)]; %Membuat vektor DO RE MI end

>> sound(m,Fs)

Penjelasan dan langkah-langkah yang detail mengenai berbagai contoh di atas akan kita pelajari dalam bab-bab berikutnya dari buku ini.

1.3 Demo di M

ATLAB

Ketika sudah membuka MATLAB, kita bisa menjalankan demo yang ada di dalamnya. Dari command window ketiklah demo, maka akan muncul jendela browser di mana kita bisa memilih demo mana yang akan dijalankan.

Gambar 1. 5 Jendela tempat memulai demo.

Kita bisa melihat dan merasakan berbagai aplikasi dari MATLAB

dengan cara mengeksplorasi demo. Di dalam demo tersebut terdapat beberapa game yang bisa kita mainkan, grafik-grafik yang

menarik, dan sejumlah simulasi dari berbagai bidang teknik.

Kita bisa mengekspansi folder MATLAB (klik tanda +) dan melihat berbagai kategori demo. Misalkan kita memilih Gallery

Æ Slosh, lalu coba jalankan; maka akan muncul grafik berikut.

Gambar 1. 6 Salah satu gambar di dalam galeri demo

Demo ini memperlihatkan betapa efek grafis 3-dimensi yang bagus bisa dibuat dengan MATLAB. Sekarang, nikmati waktu

Anda dengan menjalankan berbagai demo yang lain!

1.4 Mendapatkan Help

MATLAB memiliki sistem “help” yang ekstensif, memuat

dokumentasi detil dan informasi “help” meliputi semua command dan fungsi di MATLAB. Sistem ini akan sangat membantu kita,

baik yang pemula maupun ahli, untuk memahami fungsionalitas MATLAB yang belum pernah kita gunakan sebelumnya. Untuk

mendapatkan help, terdapat 2 cara: melalui command window, dan melalui help browser.

10 Apa Itu MATLAB

1.4.1 Mendapatkan Help dari Command Window

Dari command window, kita bisa gunakan: help, helpwin, dan

doc. Misalkan kita ingin mengetahui deskripsi dari command plot.

>> help plot

PLOT Linear plot.

PLOT(X,Y) plots vector Y versus vector X. If X or Y is a matrix, then the vector is plotted versus the rows or columns of the matrix, whichever line up. If X is a scalar and Y is a vector, length(Y) disconnected points are plotted.

.... ....

See also SEMILOGX, SEMILOGY, LOGLOG, PLOTYY, GRID, CLF, CLC, TITLE, XLABEL, YLABEL, AXIS, AXES, HOLD, COLORDEF, LEGEND, SUBPLOT, STEM.

Output dari help juga merujuk ke command lain yang berhubungan. Dalam contoh ini: semilogx, semilogy, loglog, dan seterusnya. Untuk melihat deskripsinya bisa kita ketikkan help semilogx, help loglog, dan sebagainya.

Penting!

Nama fungsi atau command di dalam help ditampilkan dengan huruf kapital, tetapi ketika kita ketikkan di command window harus menggunakan huruf kecil.

Contohnya dalam help plot di atas, tertulis PLOT(X,Y), tetapi ketika kita gunakan harus ditulis plot(x,y)

Dari command window Anda juga bisa menggunakan helpwin.

>> helpwin plot

Akan muncul window yang berisi deskripsi tentang fungsi atau command yang dimaksud.

Terlihat bahwa help ataupun helpwin menampilkan informasi yang sama, namun demikian terdapat kelebihan helpwin:

• Teks ditampilkan di window yang terpisah dengan command window

• Kita bisa langsung mengklik fungsi di “See also” untuk referensi, jadi tidak usah mengetik lagi lewat command window.

• Terdapat link Default Topics yang berisi daftar semua kategori fungsi MATLAB, sehingga kita bisa mengetahui semua fungsi yang terdapat dalam suatu kategori. Misalkan kita ingin mengetahui fungsi apa saja untuk plot grafik 2-dimensi, maka pilihlah linkmatlab\graph2d.

Cara yang lain untuk mendapatkan dokumentasi yang lengkap ialah menggunakan doc.

>> doc plot

Keluaran command doc inilah yang paling lengkap, bahkan menyediakan contoh lengkap yang bisa dipelajari dan dieksekusi.

Sekarang cobalah Anda lihat help untuk command lainnya: plot3,

polyfit, dan trapz.

1.4.2 Mendapatkan Help dari Help Browser

Sumber help lainnya ialah help browser. Anda bisa mengetikkan

helpbrowser di command window, atau dari menu Help Æ MATLAB Help.

12 Apa Itu MATLAB

Gambar 1. 7 Jendela help browser.

Help browser memiliki dua bagian utama: Help Navigator, dan layar tampilan di sisi kanan. Cara penggunaan help browser mirip dengan Windows Explorer; apa yang kita pilih di daftar navigator akan ditampilkan di layar sisi kanan. Help Navigator ini memiliki sejumlah komponen:

• Product filter : mengaktifkan filter untuk memperlihatkan dokumentasi hanya pada produk yang Anda inginkan

• Tab Contents : melihat judul dan daftar isi dokumentasi

• Tab Index : mencari entri indeks tertentu (dengan kata kunci) di dalam dokumentasi

• Tab Demos : melihat dan menjalankan demo

• Tab Search : untuk mencari dokumentasi yang mengandung kata / potongan kata tertentu. Untuk mendapatkan help dari suatu fungsi tertentu, pilihlah Search type: Function Name • Tab Favorites : melihat daftar link ke dokumen yang telah

ditandai sebagai favorit.

Di antara tab tersebut, yang paling sering digunakan ialah

Contents dan Search. Sebagai latihan, cobalah mencari dokumen mengenai “sound” dengan help browser. Pilih tab Search, Search type: Full Text, Search for: sound.

Help navigator

Product filter

Penggunaan kaca kunci untuk pencarian mirip dengan mesin pencari di internet (google, yahoo, altavista, dll). Misalkan Anda ingin mencari “filter digital”, maka ketikkan dalam Search for:

BAB 2

VARIABEL DAN OPERASI DASAR

2.1 Kalkulator Sederhana

Dalam mode penggunaan dasar, MATLAB dapat digunakan sebagai

fungsi kalkulator. Sebagai contoh, kita bisa lakukan perhitungan berikut pada command window.

>> 3+12 ans =

15 >> 25*10-16 ans =

234 >> (9+18)/3^2 ans =

3

Operator aritmatik dasar yang didukung oleh MATLAB ialah

sebagai berikut: Tabel 2. 1

+, -, *, / (, ) \ ^

: tambah, kurang, kali, bagi : kurung

: pembagian terbalik : pangkat

Hirarki operator mengikuti standar aljabar yang umum kita kenal: 1. Operasi di dalam kurung akan diselesaikan terlebih dahulu 2. Operasi pangkat

3. Operasi perkalian dan pembagian 4. Operasi penjumlahan dan pengurangan

Sekarang kita coba contoh berikut ini. >> 2.5+0.6

ans =

3.1000 >> 3*4+3/4

ans =

12.7500 >> 5\(15+35)

ans =

10

>> 169^(1/2), (6+14)\10^2 ans =

13 ans =

5

Dalam contoh di atas kita menemui variabel ans, singkatan dari “answer”, yang digunakan MATLAB untuk menyimpan hasil

perhitungan terakhir.

Tips

Kita bisa melakukan beberapa operasi sekaligus dalam satu baris dengan menggunakan tanda koma sebagai pemisah

Gunakan panah atas/bawah ↑↓ berulang-ulang untuk memunculkan lagi command yang pernah ditulis sebelumnya.

Penting!

format bilangan “floating point” di MATLAB

digambarkan dalam contoh berikut: 2.5 × 107 dituliskan 2.5e7

0.02 × 10-16 dituliskan 0.02e-16 atau .02e-16 108 dituliskan 1e8

dan sebagainya

2.2 Menciptakan Variabel

Kita juga bisa menciptakan variabel untuk menyimpan nilai, baik berupa bilangan ataupun teks. Contoh berikut ini untuk menciptakan variabel:

Variabel dan Operasi Dasar 17

>> a=100 a =

100 >> b=200

b =

200 >> c=300;

>> d=400;

>> total=a+b+c+d total =

1000 >> rata_rata=total/4;

Untuk melihat hasil rata_rata, kita bisa panggil variabel tersebut. >> rata_rata

rata_rata = 250

Penting!

Jika kita tidak menambahkan tanda titik-koma ( ; ) di akhir command, maka MATLAB akan menampilkan

variabel dan bilangan yang baru kita masukkan, atau hasil perhitungan yang baru dikerjakan. Jika terdapat titik-koma, maka perhitungan tetap dilakukan tanpa menuliskan hasilnya.

Berikutnya, kita bisa melihat daftar variabel apa saja yang sedang aktif di dalam MATLAB menggunakan command whos.

>> whos

Name Size Bytes Class

a 1x1 8 double array b 1x1 8 double array c 1x1 8 double array d 1x1 8 double array rata_rata 1x1 8 double array total 1x1 8 double array Grand total is 6 elements using 48 bytes

Atau kita juga bisa melihat daftar ini di window Workspace, di sebelah kiri command window (silakan lihat kembali Gambar 1.2). Untuk menghapus beberapa atau semua variabel kita gunakan command clear. Misalkan untuk menghapus variabel total.

>> clear total

dan untuk menghapus semua variabel sekaligus >> clear

Penamaan Variabel

Pemberian nama variabel mengikuti rambu-rambu berikut ini: • Gunakan karakter alfabet (A s/d Z, a s/d z), angka, dan garis

bawah ( _ ), sebagai nama variabel. Perlu diingat bahwa MATLAB peka terhadap besar-kecilnya huruf.

Misalkan:

jumlah, x1, x2, S_21, H_2_in; merupakan nama variable yang valid

sinyal1, Sinyal1, SINYAL1; dianggap sebagai 3 variabel yang berbeda.

• Jangan gunakan spasi, titik, koma, atau operator aritmatik sebagai bagian dari nama.

Selain berisi bilangan, variabel juga bisa berisi teks. Dalam mendefinisikan variabel teks gunakanlah tanda petik tunggal.

>> baca_ini = ‘Contoh variabel berisi teks!’; >> baca_ini

baca_ini =

Contoh variabel berisi teks!

Kita tidak boleh salah memperlakukan variabel berisi bilangan dengan yang berisi teks, sebab variabel teks juga bisa terlibat dalam operasi perhitungan. Misalkan:

>> clear >> a=7; >> b=’7’; >> a/b ans =

0.1273 >> a+b

ans = 62

Variabel dan Operasi Dasar 19

Terlihat bahwa mengoperasikan variabel berisi teks bisa memunculkan hasil perhitungan yang “salah”.

2.3 Variabel Terdefinisi di M

ATLAB

Di dalam MATLAB telah terdapat beberapa variabel yang telah

terdefinisi, sehingga kita bisa langsung pergunakan tanpa perlu mendeklarasikannya lagi. Variabel tersebut ialah:

Tabel 2. 2

ans

eps

pi

inf

NaN

i, j

“answer”, digunakan untuk menyimpan hasil perhitungan terakhir

bilangan sangat kecil mendekati nol yang merupakan batas akurasi perhitungan di MATLAB.

konstanta π, 3.1415926...

“infinity”, bilangan positif tak berhingga, misalkan

1/0, 2^5000, dsb.

“not a number”, untuk menyatakan hasil perhitungan yang tak terdefinisi, misalkan 0/0 dan inf/inf.

unit imajiner, √-1, untuk menyatakan bilangan kompleks.

2.4 Fungsi Matematika

Berbagi fungsi matematika yang umum kita pergunakan telah terdefinisi di MATLAB, meliputi fungsi eksponensial, logaritma, trigonometri, pembulatan, dan fungsi yang berkaitan dengan bilangan kompleks.

Tabel 2. 3

abs(x) sign(x)

menghitung nilai absolut dari x, yaitu x

fungsi “signum”: bernilai +1 jika x positif, -1 jika x negatif, dan 0 jika x sama dengan nol.

Fungsi eksponensial dan logaritma:

sqrt(x) exp(x) log(x) log10(x) log2(x)

akar kuadrat dari x

pangkat natural dari x, yaitu ex logaritma natural dari x, yaitu ln x logaritma basis 10 dari x, yaitu log10 x

logaritma basis 2 dari x, yaitu log2 x

Fungsi trigonometri:

sin(x), cos(x), tan(x), cot(x), sec(x), csc(x) asin(x), acos(x), atan(x), acot(x), asec(x), acsc(x) sinh(x), cosh(x), tanh(x), coth(x), sech(x), csch(x) asinh(x), acosh(x), atanh(x), acoth(x), asech(x), acsch(x)

fungsi trigonometri sinus, cosinus, tangent, cotangent, secant, dan cosecant. (x dalam satuan radian)

fungsi arcus trigonometri

fungsi trigonometri-hiperbolik

fungsi arcus trigonometri-hiperbolik

Fungsi pembulatan:

round(x) floor(x) ceil(x) fix(x) rem(x,y)

pembulatan x ke bilangan bulat terdekat

pembulatan ke bawah dari x ke bilangan bulat terdekat

pembulatan ke atas dari x ke bilangan bulat terdekat pembulatan ke bawah untuk x positif, dan ke atas untuk x negatif

Variabel dan Operasi Dasar 21

Fungsi bilangan kompleks:

real(z) imag(z) abs(z) angle(z) conj(z)

menghitung komponen riil dari bilangan kompleks z

menghitung komponen imajiner dari bilangan kompleks z

menghitung magnitude dari bilangan kompleks z menghitung argumen dari bilangan kompleks z menghitung konjugasi dari bilangan kompleks z Bagi Anda yang belum familiar dengan sistem bilangan kompleks, tutorial singkat mengenai topik ini terdapat di Lampiran 2.

Untuk memperdalam pemahaman dari subbab 2.3 dan 2.4, cobalah contoh berikut dan amatilah hasilnya:

>> a=pi/2, b=1000, c=-0.5, d=13, e=4 >> sign(a)

>> sqrt(10*b), exp(c), exp(b)

>> log(exp(c)), log10(b), log2(b+24) >> sin(a), cos(a), tan(a/2)

>> asin(c), acos(c)

>> round(d/e), floor(d/e), ceil(d/e), rem(d,e) >> A=3+4i, B = sqrt(2) - i*sqrt(2)

>> real(A), imag(A), real(B), imag(B) >> abs(A), angle(A), abs(B), angle(B)

Soal Latihan

1. Hitunglah dengan MATLAB:

12 / 3,5 (3 + 5/4)2 (0,252 + 0,752)1/2 2 / (6/0,3) 2. Buatlah empat variabel berikut:

A = 25 B = 50 C = 125 D = 89

Hitunglah dan simpan dalam variabel baru: X = A + B +C Y = A / (D+B)

Z = DA/B + C

3. Manakah di antara nama-nama variabel berikut yang valid ?

luas, kel_1, 2_data, diff:3, Time, time_from_start,

10_hasil_terakhir, nilai-awal

4. Misalkan: x = π/6, y = 0,001; hitunglah:

y

e

−x

sin

x

cos

2

x

tan

3

x

y

10

log

log

₂

y

ln

y

5. Misalkan: p = 9+16i dan q = −9+16i; hitunglah:

pq

r

=

q

p

s

=

p

−

r

r

+

s

p

2

q

p

∠

p

q

∠

q

r

∠

r

s

∠

s

BAB 3

MATRIKS

3.1 Skalar, Vektor, dan Matriks

Terdapat tiga jenis format data di MATLAB, yaitu skalar, vektor, dan matriks.

• Skalar, ialah suatu bilangan tunggal

• Vektor, ialah sekelompok bilangan yang tersusun 1-dimensi. Dalam MATLAB biasanya disajikan sebagai vektor-baris atau vektor-kolom

• Matriks, ialah sekelompok bilangan yang tersusun dalam segi-empat 2-dimensi. Di dalam MATLAB, matriks didefinisikan dengan jumlah baris dan kolomnya. Di MATLAB terdapat pula matriks berdimensi 3, 4, atau lebih, namun dalam buku ini kita batasi hingga 2-dimensi saja.

Sebenarnya, semua data bisa dinyatakan sebagai matriks. Skalar bisa dianggap sebagai matriks satu baris – satu kolom (matriks 1×1), dan vektor bisa dianggap sebagai matriks 1-dimensi: satu baris – n kolom, atau n baris – 1 kolom (matriks 1×n atau n×1). Semua perhitungan di MATLAB dilakukan dengan matriks, sehingga disebut MATrix LABoratory.

Matriks didefinisikan dengan kurung siku ( [ ] ) dan biasanya dituliskan baris-per-baris. Tanda koma (,) digunakan untuk memisahkan kolom, dan titik-koma (;) untuk memisahkan baris. Kita juga bisa menggunakan spasi untuk memisahkan kolom dan menekan Enter ke baris baru untuk memisahkan baris.

Perhatikan cara mendefinisikan skalar dengan ataupun tanpa kurung siku.

>> skalar1 = 3.1415 skalar1 =

3.1415

>> skalar2 = [2.71828] skalar2 =

Contoh vektor-baris dan vektor-kolom >> vektor1=[3,5,7]

vektor1 =

3 5 7 >> vektor2=[2;4;6]

vektor2 = 2 4 6

Berikutnya kita coba contoh berikut untuk mendefinisikan matriks 3×3.

>> matriks1=[10 20 30 40 50 60

70 80 90]

>> matriks2=[10 20 30; 40 50 60; 70 80 90]

Terlihat bahwa matrix1 dan matrix2 isinya sama, karenanya kita bisa menekan Enter untuk membuat baris baru, ataupun menggunakan titik-koma.

Kita juga bisa mendefinisikan matriks elemen per elemen. >> mat(1,1)=100; mat(1,2)=200; mat(2,1)=300; >> mat(2,2)=400

mat =

100 200 300 400

Kita sekarang akan mencoba menggabungkan variabel yang ada untuk membentuk matriks baru.

>> gabung1=[vektor2 matriks1] gabung1 =

2 10 20 30 4 40 50 60 6 70 80 90 >> gabung2=[vektor1; matriks2] gabung2 =

3 5 7

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Matriks ₂₅

Kita harus ingat bahwa matriks gabungan harus memiliki jumlah baris dan kolom yang valid sehingga membentuk persegi panjang. Sekarang cobalah menghitung matriks gabungan berikut.

>> gabung3=[vektor2 vektor2 vektor2] >> gabung4=[vektor1;vektor1;vektor1] >> gabung5=[gabung3 gabung4]

3.2 Ukuran Matriks

Untuk mengetahui ukuran atau dimensi dari matriks yang ada, kita bisa gunakan command_{size dan length. size umumnya digunakan}

untuk matriks 2-dimensi, sementara length untuk vektor. >> length(vektor1)

ans =

3 >> size(matrix1) ans =

3 3

Menunjukkan panjang vektor1 ialah 3 elemen, dan ukuran matrix1 ialah 3-baris 3-kolom (3×3). Kita juga bisa menyimpan keluaran command _{dalam variabel baru.}

>> panjang=length(vektor2) panjang =

3

>> [jml_baris,jml_kolom]=size(gabung5) jml_baris =

3 jml_kolom =

6

Sementara itu, untuk menghitung jumlah elemen dari suatu matriks, kita pergunakan command _{prod. Misalkan untuk matriks}

gabung5, jumlah elemennya ialah;

>> jml_elemen=prod(size(gabung5)) jml_elemen =

3.3 Matriks Khusus

MATLAB menyediakan berbagai command untuk membuat dan memanipulasi matriks secara efisien. Di antaranya ialah command

untuk membuat matriks-matriks khusus, manipulasi indeks matriks, serta pembuatan deret. Mari kita bahas terlebih dahulu mengenai matriks khusus.

Berbagai matriks khusus yang kerap kita pergunakan dalam perhitungan bisa dibuat secara efisien dengan command _{yang telah}

ada di MATLAB.

Tabel 3. 1

ones(n) ones(m,n) zeros(n) zeros(m,n) eye(n)

membuat matriks satuan (semua elemennya berisi angka 1) berukuran n×n.

membuat matriks satuan berukuran m×n.

membuat matriks nol (semua elemennya berisi angka 0) berukuran n×n.

membuat matriks nol berukuran m×n.

membuat matriks identitas berukuran n×n (semua elemen diagonal bernilai 1, sementara lainnya bernilai 0).

rand(n), rand(m,n)

membuat matriks n×n, atau m×n, berisi bilangan random terdistribusi uniform pada selang 0 s.d. 1. randn(n),

randn(m,n)

[]

membuat matriks n×n, atau m×n, berisi bilangan random terdistribusi normal dengan mean = 0 dan varians = 1. Command _{ini kerap kita gunakan}

untuk membangkitkan derau putih gaussian.

matriks kosong, atau dengan kata lain matriks 0×0; biasa digunakan untuk mendefinisikan variabel yang belum diketahui ukurannya.

Untuk memperdalam pemahaman, mari kita lihat contoh di bawah ini.

Matriks ₂₇

>> mat_1=5*ones(2,4) mat_1 =

5 5 5 5 5 5 5 5 >> mat_2=zeros(2,4)

mat_2 =

0 0 0 0 0 0 0 0 >> mat_3=[eye(4) -ones(4)]

mat_3 =

1 0 0 0 -1 -1 -1 -1

0 1 0 0 -1 -1 -1 -1

0 0 1 0 -1 -1 -1 -1

0 0 0 1 -1 -1 -1 -1

>> bil_acak_uniform=rand(1,10) bil_acak_uniform =

Columns 1 through 7

0.9501 0.2311 0.6068 0.4860 0.8913 0.7621 0.4565 Columns 8 through 10

0.0185 0.8214 0.4447

>> gaussian_noise=randn(5,1) gaussian_noise =

-0.4326 -1.6656 0.1253 0.2877 -1.1465

Misalkan kita ingin membangkitkan 20 buah bilangan acak gaussian dengan mean = 5 dan varians = 3.

>> mu=5; %Nilai mean >> varians=3; %Nilai variansi

>> bil_acak_gaussian= sqrt(varians)*randn(1,20) + mu bil_acak_gaussian =

Tips

Setiap kali kita menggunakan command_{rand dan randn,}

kita akan selalu mendapatkan nilai keluaran yang berbeda. Hal ini merupakan salah satu sifat bilangan acak.

3.4 Manipulasi Indeks Matriks

Dalam vektor ataupun matriks, indeks digunakan untuk menunjuk satu/beberapa elemen dari vektor/matriks. Indeks dituliskan di dalam tanda kurung ( ) dengan pola umum sebagai berikut.

Untuk vektor:

nama_vektor( indeks ) Untuk matriks:

nama_matriks( indeks_baris , indeks_kolom )

Dalam suatu vektor, elemen pertama diberi indeks = 1, sementara dalam matriks, indeks menunjukkan nomor baris dan nomor kolom dari elemen yang ingin ditunjuk. Untuk lebih jelasnya perhatikan contoh berikut ini.

>> clear

>> vektor_ini = [1 3 5 7 9]; >> vektor_itu = [9; 8; 7; 6; 5];

>> matrix = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90]; >> vektor_ini(1)

ans = 1

>> vektor_itu(2) ans =

8

>> matrix(1,2) ans =

20

>> [matrix(1,1) matrix(1,2) matrix(1,3)] ans =

10 20 30 Operator-Titik Dua

Kita juga bisa mengambil beberapa baris dan kolom sekaligus dari suatu matriks dengan operator titik-dua (:). Dalam hal ini tanda titik-dua berarti “sampai dengan”.

Matriks ₂₉

Misalkan untuk mengambil elemen ke-1 sampai ke-3 dari vektor_ini

>> vektor_ini(1:3) ans =

1 3 5

Mengambil elemen ke-3 sampai ke-5 dari vektor_itu

>> vektor_itu(3:5) ans =

7 6 5

Mengambil elemen baris 1 sampai 2, kolom 2 sampai ke-3 dari matrix

>> matrix(1:2,2:3) ans =

20 30 50 60

Dalam hal lain tanda titik-dua bisa berarti “seluruhnya”. Misalkan untuk mengambil seluruh elemen dari vektor_ini

>> vektor_ini(:) ans =

1 3 5 7 9

Mengambil seluruh baris dan kolom dari matrix

>> matrix(:,:) ans =

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Mengambil seluruh elemen di baris ke-1 dari matrix

>> matrix(1,:) ans =

10 20 30

Mengambil seluruh elemen di kolom ke-2 dari matrix

ans = 20 50 80

Mengambil seluruh elemen di kolom ke-2 dan ke-3 dari matrix

>> matrix(:,2:3) ans =

20 30 50 60 80 90

Dengan menggunakan indeks, kita bisa mengubah nilai elemen matriks yang telah ada.

>> vektor_ini(1)=1000 vektor_ini =

1000 3 5 7 9

>> vektor_itu(2:4)=[-1; –1; –1] vektor_itu =

9 -1 -1 -1 5

>> matrix(3,:)=100*ones(1,3) matrix =

10 20 30

40 50 60

100 100 100

3.5 Membuat Deret

Deret bilangan merupakan hal yang kerap kita temui dalam pengolahan data, terutama berkaitan dengan plot data dan proses iterasi (perhitungan berulang-ulang). Misalkan kita memiliki data tegangan suatu baterai pada setiap menit selama 1 jam. Dalam menyajikan data “waktu”, kita harus membuat vektor berisi deret. Kita tentunya bisa melakukannya secara manual seperti ini:

>> time=[1, 2, 3, 4, …, 60]

Matriks ₃₁

operator titik-dua. Formulanya ialah:

deret = nilai_awal : inkremen : nilai_akhir Inkremen harus bilangan bulat positif atau negatif

Khusus untuk inkremen = 1:

deret = nilai_awal : nilai_akhir

Sehingga kita bisa tuliskan >> time=1:60

Sekarang kita akan berlatih menggunakan operator titik-dua untuk membuat deret berikut:

x = 0, 100, 200, 300, 400, … , 2200, 2300

y = -10, -9.5, -9, -8.5, … -0.5, 0, 0.5, … , 9, 9.5, 10

z = 10, 9.95, 9.9, 9.85, 9.8, 9.75, … , 1, 0.95, 0.9, … , 0.05, 0 >> x=0:100:2300;

>> y=-10:0.5:10; >> z=10:-0.05:0;

Penting!

Bedakan operator titik-dua untuk manipulasi indeks matriks dengan operator titik-dua untuk membuat deret. Untuk membedakannya ingatlah selalu bahwa indeks selalu berada di dalam tanda kurung ( )

Di dalam MATLAB, pembuatan deret juga bisa dilakukan dengan

command _{berikut ini.} Tabel 3. 2

linspace(a,b,n)

logspace(a,b,n)

membuat vektor baris berisi n titik yang terpisah merata secara linier antara a dan b.

membuat vektor baris berisi n titik yang terpisah merata secara logaritmik antara 10^a dan 10^b.

Command _{ini biasa digunakan untuk}

Contoh:

>> linspace(0,10,11) ans =

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >> logspace(0,2,10)

ans =

Columns 1 through 7

1.0000 1.6681 2.7826 4.6416 7.7426 12.9155 21.5443 Columns 8 through 10

35.9381 59.9484 100.0000

3.6 Membentuk-Ulang Matriks

Terdapat beberapa command _{yang bisa digunakan untuk menukar,}

merotasi, dan menyusun kembali elemen matriks.

Tabel 3. 3

fliplr(A)

flipud(A)

rot90(A)

reshape(A,m,n)

menukar posisi elemen matriks A secara melintang, yaitu sebelah kiri ditukar dengan sebelah kanan.

menukar posisi elemen matriks A secara membujur, yaitu sebelah atas ditukar dengan sebelah bawah.

merotasi posisi elemen matriks A berlawanan arah jarum jam sejauh 90o.

menyusun ulang elemen matriks A menjadi berukuran m×n. Harus diingat bahwa jumlah elemen A harus sama dengan m×n

Contoh:

>> A=[0:3; 4:7] A =

0 1 2 3 4 5 6 7 >> fliplr(A)

ans =

3 2 1 0 7 6 5 4

Matriks ₃₃

>> flipud(A) ans =

4 5 6 7 0 1 2 3 >> rot90(A)

ans =

3 7 2 6 1 5 0 4

>> reshape(A,1,8) ans =

0 4 1 5 2 6 3 7 >> reshape(A,4,2)

ans =

0 2 4 6 1 3 5 7

Soal Latihan

1. Definisikan vektor dan matriks berikut ini di dalam MATLAB:

(

10 20 30 40

)

          − − − 40 15 5             1 3 5 0 3 1 3 5 5 3 1 3 0 5 3 1

2. Gabungkan matriks A dan B berikut ini:









=

4

2

8

4

A









−

=

1

1

1

1

B

_menjadi:

(

A

B

)

C

=









−

=

_B

B

B

_B

W

3. Hitunglah:

a. Masing-masing ukuran vektor/matriks pada soal no.1 dan no. 2 di atas

b. Masing-masing jumlah elemen vektor/matriks pada soal no.1 dan no.2 di atas.

4. Buatlah matriks-matriks berikut dengan command _{ones, zeros,}

dan eye:

            5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5             − − 0 5 5 0 5 0 0 5 0 0 5 5 0 0 5 5

5. Buatlah vektor berukuran 100 berisi bilangan acak gaussian dengan mean = 1 dan variansi = 0,2.

6. Buatlah matriks M berikut ini:

                − − − = 5 5 5 5 5 2 4 8 16 32 9 6 3 0 3 16 8 4 2 1 20 15 10 5 1 M

Matriks ₃₅

Buatlah vektor / matriks baru berisi: - baris pertama dari M

- kolom ketiga dari M

- baris ketiga hingga kelima, kolom kedua hingga keempat dari M

- elemen pada diagonal utama dari M

7. Buatlah deret berikut ini dengan operator titik-dua, linspace, dan logspace:

x = -10, -9, -8, ... , 8, 9, 10

y = 7,5 , 7,0 , 6,5 , 6,0 , ... , 0,5 , 0 z = 1, 4, 7, 10, 13, ... , 100

w = 0,001 , 0,01 , 0,1 , 1 , 10 , ... , 106

8. Buatlah matriks N yang berisi kolom pertama hingga keempat dari matriks M pada no.6 di atas. Bentuk-ulang matriks N tersebut menjadi matriks baru seperti berikut ini:

- kolom pertama ditukar dengan kolom keempat, kolom kedua ditukar dengan kolom ketiga

- baris pertama ditukan dengan baris kelima, baris kedua ditukar dengan baris keempat

- matriks berukuran 10×2 - matriks berukuran 4×5

OPERASI MATRIKS

Ketika kita bekerja dengan matriks di dalam MATLAB, operasi ataupun manipulasi yang kita lakukan terhadap matriks tersebut bisa berupa: operasi (aljabar) matriks, dan operasi elemen-per-elemen. Operasi matriks di MATLAB sama seperti yang kita temui di aljabar matriks, misalkan penjumlahan/pengurangan, perkalian matriks, invers, transpose, dot product, cross product, dan sebagainya. Sementara operasi elemen-per-elemen, yang merupakan ciri khas MATLAB, mengoperasikan satu per satu elemen matriks seperti operasi skalar, meliputi penjumlahan/pengurangan, perkalian/pembagian, dan pangkat. Dalam bab ini, operasi matriks dibahas terlebih dahulu, dan kemudian operasi elemen-per-elemen.

4.1 Penjumlahan dan Pengurangan

Penjumlahan dua matriks, A+B, dan selisih dua matriks, A–B, terdefinisi jika A dan B berukuran sama. Namun demikian, penjumlahan/pengurangan juga bisa dilakukan antara matriks dengan skalar. Untuk jelasnya mari kita praktekkan contoh berikut ini.

>> A=[0 1;2 3]; >> B=[4 5;6 7];

>> Jumlah=A+B, Selisih=A-B, Tambah50=A+50 Jumlah =

4 6 8 10 Selisih = -4 -4 -4 -4 Tambah50 = 50 51 52 53

38 Operasi Matriks

4.2 Perkalian Matriks

Perkalian matriks, misalkan C = AB, terdefinisi jika jumlah kolom di A sama dengan jumlah baris di B. Selain itu, perkalian juga bisa dilakukan antara matriks dengan skalar.

Kita akan lanjutkan contoh sebelumnya.

>> A,B A =

0 1 2 3 B =

4 5 6 7

>> MultAB=A*B, MultBA=B*A MultAB =

6 7 26 31 MultBA =

10 19

14 27

Tips

Ketika mengalikan dua matriks, maka matriks hasil perkalian dihitung berdasarkan formula baku. Misalkan

C=AB; A dan B matriks 2×2, sehingga hasilnya C juga 2×2.

        =     22 21 12 11 22 21 12 11 22 21 12 11 b b b b a a a a c c c c

di mana: c11 = a11b11 + a12b21 c12 = a11b12 + a12b22 c21 = a21b11 + a22b21 c22 = a21b12 + a22b22

Contoh berikutnya ialah perkalian dua vektor, yang juga mengikuti aturan perkalian matriks, karena vektor sesungguhnya sama dengan matriks 1-dimensi.

>> x=[3 2 1], y=[100;10;1] x =

y = 100 10 1

>> z1=x*y, z2=y*x z1 =

321 z2 =

300 200 100 30 20 10 3 2 1

Selain perkalian di atas, dikenal pula perkalian vektor, yaitu: “dot-product” (atau disebut juga inner-product), dan “cross-product”.

Tabel 4. 1

dot(x,y) cross(x,y)

menghitung dot-product dari vektor x dan y

menghitung cross-product dari vektor x dan y

Tips

Dot-product dan cross-product dihitung berdasarkan

formula baku.

Misalkan terdapat dua vektor x = (x1 x2 x3) dan

y = (y1 y2 y3), maka:

dot-product: x•y = x1y1 + x2y2 + x3y3

cross-product: x×y = (x2y3− x3y2 x3y1− x1y3 x1y2− x2y1) Perlu diingat bahwa hasil dot-product berupa skalar, sementara hasil cross-product berupa vektor.

4.3 Persamaan Linier dalam Matriks

Kita sering menemui persamaan linier dengan beberapa variabel. Di dalam aljabar, solusi persamaan tersebut bisa ditemukan, salah satunya dengan menggunakan matriks. Misalkan kita tinjau sistem persamaan linier dengan variabel x1 dan x2.

x1 – 2 x2 = 32 12 x1 + 5 x2 = 7

40 Operasi Matriks

Dalam bentuk matriks bisa kita tuliskan:

    =       

 −

7 32 5

12 2 1

2 1

x x

⇔ AX = B

X = A-1B ; di mana A-1 ialah invers matriks A

Dalam MATLAB kita tuliskan:

>> A=[1 –2;12 5]; B=[32;7]; >> X=inv(A)*B

X =

6.0000 -13.0000

Sehingga kita dapatkan solusi x1 = 6 dan x2 = -13.

Atau kita juga bisa mendapatkan solusi tersebut dengan operator pembagian terbalik:

>> X=A\B X =

6.0000 -13.0000

Sebagai bahan latihan, cobalah Anda pecahkan persamaan linier dengan tiga variabel berikut ini.

x + 2y + 3z = 2 4x + 5y + 6z = -5,5 7x + 8y – 9z = -49

4.4 Transposisi

Salah satu operasi yang penting dalam matriks ialah transposisi, dituliskan dalam MATLAB dengan operator petik tunggal ( ‘ ) dan titik-petik ( .’ ). Operasi ini mempertukarkan baris dan kolom dari suatu matriks atau vektor.

Tabel 3. 1

petik tunggal ( ‘ )

titik-petik ( .’ )

operasi transposisi untuk matriks berisi bilangan riil, atau transposisi dan konjugasi untuk matriks kompleks.

operasi transposisi tanpa konjugasi. Untuk matriks riil, operator ini memberi hasil yang sama dengan petik tunggal

Mari kita praktekkan contoh berikut ini untuk memahami kedua operator di atas.

>> Mat_riil=[1 0; 3 5], Mat_kompleks=[1+2i 3i; 1 2+3i] Mat_riil =

1 0 3 5 Mat_kompleks =

1.0000 + 2.0000i 0 + 3.0000i 1.0000 2.0000 + 3.0000i

>> Transp_riil=Mat_riil',Transp_kompleks=Mat_kompleks' Transp_riil =

1 3 0 5

Transp_kompleks =

1.0000 - 2.0000i 1.0000 0 - 3.0000i 2.0000 - 3.0000i >> Transp_riil2=Mat_riil.'

Transp_riil2 = 1 3 0 5

>> Transp_kompleks2=Mat_kompleks.' Transp_kompleks2 =

1.0000 + 2.0000i 1.0000 0 + 3.0000i 2.0000 + 3.0000i

4.5 Operasi Elemen-per-Elemen

Di dalam MATLAB, operasi matematik juga bisa dilakukan elemen-per-elemen. Dalam hal ini matriks atau vektor yang terlibat harus berukuran sama. Operasi yang bisa dilakukan ialah perkalian/pembagian, penjumlahan/pengurangan, serta pangkat. Operator yang digunakan diawali dengan tanda “titik” (kecuali penjumlahan/pengurangan), yaitu:

42 Operasi Matriks

Tabel 3. 2

+ –

.* ./ .\ .^

Tambah dan kurang (elemen-per-elemen) Kali, bagi, bagi terbalik (elemen-per-elemen) Pangkat (elemen-per-elemen)

Operasi penjumlahan/pengurangan matriks secara definit sudah dilakukan elemen-per-elemen, sehingga + dan – tidak diawali “titik”.

Sekarang kita coba praktekkan contoh di bawah ini.

>> A=[1 -2;1 5]; B=[7 5; 2 0]; >> A+B

ans =

8 3 3 5 >> A.*B

ans =

7 -10 2 0 >> B./A

ans =

7.0000 -2.5000 2.0000 0 >> B.^2

ans =

49 25 4 0 >> A.^B

ans =

1 -32 1 1 >> 2.^B

ans =

128 32 4 1

Perhatikan bahwa hasil operasi juga berupa matriks berukuran sama dengan A dan B.

Pada contoh berikutnya kita coba operasi antar vektor.

>> a = [3 2 1]; b = [4 5 6];

>> c = [10 20 30]’; d = [5 10 15]’; >> a.*b

ans =

12 10 6 >> c.*d

ans = 50 200 450 >> a.*c

??? Error using ==> .*

Matrix dimensions must agree.

Perhatikan bahwa ukuran a dan c tidak cocok sehingga muncul pesan error (a berukuran 1×3 sementara c 3×1).

>> b.^a, c./d+2 ans =

64 25 6 ans =

4 4 4

>> c./2.*d.^2 ans =

125 1000 3375

Ingat, operasi pangkat selalu dilakukan lebih dulu, diikuti perkalian/pembagian, kemudian penjumlahan/pengurangan.

4.6 Fungsi Elemen-per-Elemen

Semua fungsi matematik yang berlaku pada skalar (lihat kembali subbab 2.4), berlaku pula untuk matriks/vektor secara elemen-per-elemen. Pada contoh kali ini, kita akan mencoba beberapa contoh sederhana, kemudian kita coba pula dua kasus perhitungan dengan memanfaatkan berbagai fungsi yang telah kita pelajari.

44 Operasi Matriks

>> n=-3:3 n =

-3 -2 -1 0 1 2 3 >> abs(n), sign(n)

ans =

3 2 1 0 1 2 3 ans =

-1 -1 -1 0 1 1 1 >> round(n./2), floor(n./2), ceil(n./2) ans =

-2 -1 -1 0 1 1 2 ans =

-2 -1 -1 0 0 1 1 ans =

-1 -1 0 0 1 1 2 >> rem(n,3)

ans =

0 -2 -1 0 1 2 0 Contoh Kasus

Berikutnya, kita pelajari contoh kasus pertama:

Misalkan Anda ditugasi untuk mencari solusi persamaan logaritmik:

y = ln(x2)

di mana x bernilai antara –100 hingga +100. Setelah itu, Anda harus menampilkan nilai pada rentang x = –2 hingga x = 2 saja.

>> clear

>> inkremen = 0.5;

>> x = -100:inkremen:100; %Di sini kita definisikan x,

>> y = log(x.^2); %kemudian kita hitung y

Warning: Log of zero.

Warning muncul karena terdapat perhitungan y = log(0) ketika x=0. Untuk menghindari warning, kita bisa buat angka di dalam logaritma tidak pernah bernilai nol dengan cara menambahkan bilangan “amat kecil” eps.

>> y = log(x.^2+eps);

harus melokalisasi data pada rentang –2 hingga +2. Untuk melakukannya, kita harus tahu panjang vektor x, dan pada nomor indeks berapa saja x bernilai –2 hingga +2.

>> panjang = length(x) panjang =

401

>> titik_tengah = round(panjang/2) titik_tengah =

201

Pada titik_tengah ini, x bernilai 0. Sekarang kita ambil nilai x di kiri dan kanan titik_tengah sebanyak 4 titik untuk mendapatkan x = –2 hingga x = 2.

>> x_baru = x(titik_tengah-4:titik_tengah+4) x_baru =

Columns 1 through 7

-2.0000 -1.5000 -1.0000 -0.5000 0 0.5000 1.0000 Columns 8 through 9

1.5000 2.0000

Lalu kita tampilkan nilai y pada rentang tersebut.

>> y_baru = y(titik_tengah-4:titik_tengah+4) y_baru =

Columns 1 through 7

1.3863 0.8109 0.0000 -1.3863 -36.0437 -1.3863 0.0000 Columns 8 through 9

0.8109 1.3863

Berikutnya pada contoh kasus kedua:

Anda ditugasi membuat tabel trigonometri: sinus dan cosinus untuk sudut-sudut istimewa: 0o, 30o, 45o, 60o, 90o, ... , 360o. Dalam tugas ini akan digunakan pula command sort untuk mengurutkan data dan disp untuk menampilkan isi variabel di layar.

Mula-mula, kita definisikan x sebagai sudut-sudut istimewa, berupa sudut kelipatan 30o mulai 0o hingga 360o. Kemudian kita tambahkan empat sudut istimewa: 45o, 135o, 225o, dan 315o, lalu kita urutkan isi vektor x.

46 Operasi Matriks

>> x=0:30:360;

>> x=[x 45 135 225 315]; >> x=sort(x)

x =

Columns 1 through 13

0 30 45 60 90 120 135 150 180 210 225 240 270 Columns 14 through 17

300 315 330 360

x dalam satuan derajat kita ubah menjadi t (radian), karena perhitungan trigonometri dilakukan dalam satuan radian.

>> t=x.*pi/180;

>> y1=sin(t); y2=cos(t);

Selanjutnya kita buat matriks tiga kolom bernama tabel berisi: sudut, sin, dan cos.

>> tabel=[x;y1;y2]';

>> judul=' sudut sin cos';

Ingat, vektor x, y1, dan y2 berupa satu baris; padahal kita ingin menampilkannya memanjang ke bawah berupa kolom, jadi perlu dilakukan transposisi.

>> disp(judul), disp(tabel) sudut sin cos 0 0 1.0000 30.0000 0.5000 0.8660 45.0000 0.7071 0.7071 60.0000 0.8660 0.5000 90.0000 1.0000 0.0000 120.0000 0.8660 -0.5000 135.0000 0.7071 -0.7071 150.0000 0.5000 -0.8660 180.0000 0.0000 -1.0000 210.0000 -0.5000 -0.8660 225.0000 -0.7071 -0.7071 240.0000 -0.8660 -0.5000 270.0000 -1.0000 -0.0000 300.0000 -0.8660 0.5000 315.0000 -0.7071 0.7071 330.0000 -0.5000 0.8660 360.0000 -0.0000 1.0000

Soal Latihan

1. Operasikan matriks M dan N berikut ini:









=

8

5

20

10

M









−

−

=

1

1

1

1

N

M + N, M−N, N + 9

MN, NM

2. Hitunglah dot-product dan cross-product dari dua vektor berikut ini:

(

0

5

5

)

=

a

r

b

r

=

(

1

1

1

)

b

a

r

•

r

a

r

×

b

r

b

r

×

a

r

3. Pecahkanlah persamaan linier tiga variabel berikut ini: x + 2y – 3z = -7

4x + 5y + 6z = 11 7x + 8y + 9z = 17

4. Carilah solusi dari persamaan lingkaran berikut ini:

2

25

x

y

=

−

untuk

−

5

≤

x

≤

5

, dengan inkremen x sebesar 0,05. Setelah itu, tampilkanlah nilai y pada rentang x = 0 hingga x = 1 saja.

5. Buatlah tabel hiperbolik-trigonometri: sinh, cosh, dan tanh untuk rentang

−

5

≤

x

≤

5

, dengan inkremen x sebesar 0,1.

BAB 5

GRAFIK DAN SUARA

Salah satu keunggulan MATLAB ialah kemampuannya dalam menampilkan/mengolah grafik dan suara dengan command yang sederhana dan fleksibel. Pada bab ini ini kita akan belajar mengenai visualisasi data (plot grafik 2-dimensi dan 3-dimensi), serta penyuaraan.

5.1 Plot 2-Dimensi

Untuk memvisualisasi data secara 2-dimensi ataupun 3-dimensi, kita menggunakan berbagai command plotting; di mana command yang paling dasar ialah plot. Anda bisa praktekan contoh berikut ini.

>> x = 1:8; y=[20 22 25 30 28 25 24 22]; >> plot(x,y)

Akan muncul window baru berisi figure hasil plotting. Perhatikan kegunaan dari ikon yang ada.

Gambar 5. 1 Jendela figure.

Seperti yang Anda lihat, titik (1,20), (2,22), (3,25), (4,30), dst... terhubung dengan garis lurus. Sekarang Anda bisa coba untuk membalik urutan sintaks dan mengamati grafik yang dihasilkan!

>> plot(y,x)

Setiap gambar di figure window, bisa Anda print melalui menu

FileÆPrint (Ctrl+P), atau Anda simpan sebagai file FIG dengan

FileÆSave (Ctrl+S), ataupun Anda ekspor sebagai file JPG, EMF, BMP, dsb dengan FileÆExport.

Untuk menambahkan judul, label, dan grid ke dalam hasil plot Anda, digunakan command berikut ini.

Menu

New figure, open, save, print

Edit plot

klik ikon ini, pilih obyek yang ada di figure (garis plot, area plot, dsb), lalu double-click untuk mengubah properties dari obyek tersebut.

Insert

menambahkan teks, panah, dan garis ke dalam figure

Zoo klik figu dan Rot klik dala figu 3-di Zoom

klik ikon ini, lalu klik di dalam figure untuk memperbesar dan memperkecil

Rotate

klik ikon ini, lalu drag di dalam figure untuk memutar figure; terutama untuk figure 3-dimensi

Grafik dan Suara 51

Tabel 5. 1

xlabel ylabel title grid on grid off

memberi label pada sumbu-x memberi label pada sumbu-y memberi judul di atas area plot

memunculkan grid di dalam area plot menghapus grid

Sekarang mari kita lihat contoh plot yang lain. Kita akan memplot kurva y = x3 pada rentang x = -3 hingga x = +3.

>> clear

>> x=-3:0.1:3; %inkremen=0.1 agar kurva terlihat mulus >> y=x.^3;

>> plot(x,y)

>> xlabel('Sumbu X'), ylabel('Sumbu Y') >> title('Kurva Y=X^3')

>> grid on

Gambar 5. 2 Contoh plot: kurva Y = X3

Ketika Anda menggunakan command plot, gambar sebelumnya di

figure window akan terhapus. Lalu bagaimana jika kita ingin memplot beberapa fungsi dalam satu figure sekaligus? Dalam hal ini kita bisa gunkan command hold.

Tabel 5. 2

hold on hold off

untuk ‘menahan’ gambar sebelumnya supaya tak terhapus ketika ditimpa gambar baru

untuk menonaktifkan commandhold

Berikut ini contoh memplot beberapa kurva eksponensial negatif sekaligus.

>> clear

>> x=linspace(0,5,500); >> y1=exp(-x); plot(x,y1); >> grid on

>> hold on

>> y2=exp(-0.5*x); plot(x,y2); >> y3=exp(-0.25*x); plot(x,y3); >> y4=exp(-0.1*x); plot(x,y4);

>> xlabel('sumbu-x'), ylabel('sumbu-y')

>> title('Perbandingan fungsi eksponensial ... negatif')

Grafik dan Suara 53

5.2 Lebih Jauh Mengenai Plot

Anda mungkin ingin memplot beberapa fungsi dalam beberapa

figure window yang terpisah, atau membagi satu window menjadi sejumlah area plot, ataupun mengatur properties dari plot yang akan digambar. Beberapa command di bawah ini bisa digunakan untuk tujuan tersebut.

Tabel 5. 3

figure figure(k)

subplot(m,n,k)

clf

menciptakan figure window baru yang kosong dan siap untuk di-plot

untuk ‘menduduki’ figure window nomor-k membagi figure window menjadi m-baris × n-kolom area plot yang terpisah, dan menduduki area ke-k

“clear figure”, mengosongkan figure window

yang sedang ‘diduduki’

Misalkan figure window berikut dibagi menjadi 2-baris × 2-kolom dengan subplot. Perhatikan urutan nomor area dari kiri-atas ke kanan-bawah.

Gambar 5. 4 Pembagian area plot dengan “subplot”

Area ke-1 Area ke-2

Tabel 5. 3 (lanjutan)

plot(x,y,’string’) menciptakan plot 2-dimensi dari vektor x

versus vektor y, dengan property yang ditentukan oleh string, sebagai berikut: Warna Jenis Garis Jenis Point

b g r c m y k w biru hijau merah biru muda ungu kuning hitam putih - : -. -- utuh titik-titik titik-strip putus-putus . o x + * s d v ^ < > p h titik lingkaran tanda × tanda + tanda * bujur sangkar permata

segitiga ke bawah segitiga ke atas segitiga ke kiri segitiga ke kanan segilima

segienam

Misalkan:

plot(x,y,’r-’) memplot x versus y dengan garis utuh warna merah

plot(x,y,’k*’) menempatkan tanda * warna hitam untuk setiap titik

x versus y.

plot(x,y,’g--s’) memplot dengan garis putus-putus warna hijau dan menempatkan tanda bujur sangkar di setiap titik x

versus y.

Perlu diingat bahwa ‘string’ dalam plot bersifat opsional. Apabila tidak dituliskan maka digunakan garis utuh warna biru.

Tabel 5. 3 (lanjutan)

plot(x1,y1,’string1’,x2,y2,’string2’,x3,y3,’string3’, ... )

menciptakan sejumlah plot sekaligus dalam satu area plot: x1 versus y1 dengan property string1, x2 versus

y2 dengan property string2, dan seterusnya

legend(‘ket1’,’ket2’,’ket3’, ...)

menambahkan legenda ke dalam plot yang telah dibuat;

ket1 untuk plot pertama, ket2 untuk plot kedua, dan seterusnya

Grafik dan Suara 55 axis off

axis on

menghilangkan tampilan sumbu koordinat pada plot menampakkan kembali sumbu koordinat

axis([x_awal x_akhir y_awal y_akhir])

membuat tampilan area plot pada batas-batas nilai x = x_awal hingga x_akhir, dan

nilai y = y_awal hingga y_akhir axis equal

axis square

mengubah skala sumbu-x dan sumbu-y menjadi sama

mengubah bentuk area plot menjadi bujur sangkar

Berbagai fungsi yang berkaitan dengan plot di atas, berlaku pula untuk plot diskrit, plot logaritmik dan plot dalam koordinat polar.

Tabel 5. 4

stem( ... ) semilogy( ... ) semilogx( ... ) loglog( ... )

sama dengan plot( ... ), tetapi menampilkan y

sebagai data diskrit

sama dengan plot( ... ), kecuali sumbu-y menggunakan skala logaritmik (basis 10) sama dengan plot( ... ), kecuali sumbu-x menggunakan skala logaritmik

sama dengan plot( ... ), tetapi sumbu-x dan sumbu-y menggunakan skala logaritmik

polar(theta,rho,’string’)

membuat plot dalam koordinat polar dari sudut theta

(satuan radian) versus radius rho, dengan property

ditentukan oleh string

Kini saatnya mencoba berbagai command di atas dalam contoh berikut ini.

Pertama, kita akan mencoba memplot kurva eksponensial negatif seperti pada contoh subbab 5.1 secara lebih efisien.

>> clear

>> x=linspace(0,5,500);

>> y1=exp(-x); y2=exp(-0.5*x); y3=exp(-0.25*x); >> y4=exp(-0.1*x);

>> plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) >> grid on

>> title('Kurva y = exp(-Ax)')

>> legend('A=1','A=0.5','A=0.25','A=0.1')

Kemudian, kita coba memplot kurva tersebut dalam skala semilogaritmik

>> figure

>> semilogy(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) >> grid on

>> xlabel('sumbu-x'), ylabel('sumbu-y') >> title('Kurva y = exp(-Ax)')

>> legend('A=1','A=0.5','A=0.25','A=0.1')

Misalkan kita ingin menyempitkan area plot pada y = 1 hingga 10-2 saja, maka:

>> axis([0 5 1e-2 1])

Gambar 5. 5 Contoh plot semi-logaritmik

Dalam contoh kedua, kita akan memplot gelombang sinus, cosinus, kotak, dan gigi gergaji dengan melibatkan command subplot.

>> figure

Grafik dan Suara 57

>> sinus=sin(2*pi*0.25*t); >> cosinus=cos(2*pi*0.25*t); >> kotak=square(2*pi*0.25*t); >> gigi=sawtooth(2*pi*0.25*t); >> subplot(2,2,1);

>> plot(t,sinus), title('sinus 1/4 Hz') >> subplot(2,2,2);

>> plot(t,cosinus), title('cosinus 1/4 Hz') >> subplot(2,2,3);

>> plot(t,kotak), title('kotak 1/4 Hz') >> subplot(2,2,4);

>> plot(t,gigi), title('gigi gergaji 1/4 Hz')

Gambar 5. 6 Contoh penggunaan subplot

Dalam contoh ketiga, kita akan mencoba memplot suatu fungsi matematis dalam koordinat polar. Diinginkan plot fungsi:

ρ = sin2(3θ)

>> figure

>> theta=linspace(0,2*pi,500); >> rho=(cos(theta.*3)).^2; >> polar(theta,rho);

Gambar 5. 7 Contoh plot dengan command _“polar”

5.3 Plot 3-Dimensi

Dalam subbab ini akan dibahas tiga macam plot 3-dimensi: plot garis, plot permukaan (surface), dan plot kontur.

5.3.1 Plot Garis

Mari kita mulai dengan plot garis di dalam ruang 3-dimensi. Ini mirip dengan plot 2-dimensi, tetapi kali ini kita gunakan command plot3( ... ), dan dibutuhkan vektor z, untuk dimensi ketiga.

>> X = [10 20 20 10 10]; >> Y = [5 5 15 15 5]; >> Z = [0 0 70 70 0]; >> plot3(X,Y,Z); grid on;

>> xlabel(‘sumbu X’); ylabel(‘sumbu Y’); >> zlabel(‘sumbu Z’);

>> title (‘Contoh plot 3-D’); >> axis([0 25 0 20 0 80])

Grafik dan Suara 59

Gambar 5. 8 Contoh plot 3-dimensi dengan command _“plot3”

Perhatikan bahwa command label, title, grid, axis, hold, dan

subplot juga berlaku di sini. Anda juga bisa merotasi gambar 3-dimensi tersebut dengan cara men-klik ikon rotate dan dragging

mouse di atas gambar.

Sekarang kita coba contoh yang lain untuk menggambarkan helix.

>> t=0:0.1:25;

>> X=sin(t); Y=cos(t); Z=0.5*t; >> plot3(X,Y,Z)

>> xlabel(‘sumbu X’); ylabel(‘sumbu Y’); >> zlabel(‘sumbu Z’);

Gambar 5. 9 Contoh penggunaan “plot3”

5.3.2 Plot Permukaan

Sementara itu, untuk plot permukaan (surface) dalam ruang 3-dimensi digunakan command mesh atau surf. Contoh berikut ini menggambarkan fungsi dua variabel z = x2 + y2.

Caranya ialah:

1) Definisikan batas-batas nilai x dan y yang akan diplot

2) Gunakan command meshgrid untuk “mengisi” bidang-XY dengan jalinan titik

3) Hitunglah fungsi 3-dimensi untuk jalinan titik tersebut 4) Buatlah plot dengan command mesh atau surf.

Sebagai contoh:

>> batas_x = -10:1:10; batas y = -10:4:10; >> [X,Y] = meshgrid(batas_x,batas_y);

>> Z = X.^2 + Y.^2; >> mesh(X,Y,Z);

Kini Anda mendapatkan plot 3-dimensi. Kini cobalah

Grafik dan Suara 61

Gambar 5. 10 Hasil plot dengan “mesh” dan “surf”

Amatilah perbedaan hasil antara mesh dan surf ! Anda juga bisa menambahkan “label” dan “title” seperti plot pada umumnya.

Sekarang kita coba contoh yang lain untuk memplot fungsi 3-dimensi

( )

r

r

z

=

sin

, di mana

r

=

x

2

+

y

2 . >> x = linspace(-10,10,40); y = x; >> [X,Y] = meshgrid(x,y);

>> R = sqrt(X.^2+Y.^2); >> Z = sin(R)./(R+eps); >> surf(X,Y,Z);

Gambar 5. 11 Plot 3-dimensi dari fungsi sin(r) / r

di sini kita menggunakan variabel eps, untuk mencegah perhitungan 0/0 ketika R = 0.

5.3.3 Plot Kontur

Fungsi dua variabel, misalkan z = f(x,y) bisa kita gambarkan konturnya dalam dua dimensi dengan command berikut ini:

Tabel 5. 5

contour(X,Y,Z)

C = contour(X,Y,Z) contour(X,Y,Z,n) contour( ... , ‘string’) clabel(C)

meshc(X,Y,Z)

menggambar kontur dari nilai di Z dengan 10 level. Elemen Z diterjemahkan sebagai level-level di atas bidang (x,y)

menghitung matriks kontur C

menggambar kontur dengan n level

menggambar kontur dengan property yang ditentukan oleh string (lihat Tabel 5.3)

menuliskan angka pada garis-garis kontur untuk menunjukkan level

menggambar permukaan seperti pada

command mesh, dan juga memplot kontur pada dasar grafik.

Grafik dan Suara 63

Mari kita gambarkan kontur dari fungsi sin(r)/r di atas, lalu bandingkan dengan plot permukaannya:

>> figure; contour(X,Y,Z); >> figure; meshc(X,Y,Z);

5.4 Suara

Untuk menyuarakan suatu vektor, ataupun membaca dan menyimpan file audio berformat WAV, digunakan command

berikut ini:

[x,Fs] = wavread(‘nama_file’)

membaca file WAV dan menyimpannya dalam vektor x, serta mengembalikan frekuensi sampling Fs dari file tersebut. Command ini juga bisa membaca file WAV multi kanal

wavwrite(x,Fs,’nama_file’)

menuliskan file WAV dari vektor x dengan frekuensi sampling Fs

sound(x,Fs)

menyuarakan vektor x dengan frekuensi sampling Fs soundsc(x,Fs)

sama seperti sintaks sebelumnya, namun vektor x terlebih dahulu diskalakan pada selang –1 ≤x≤ +1

File yang akan dibaca harus tersimpan di direktori Matlab\work, atau Anda harus merinci drive, direktori dan nama file jika file tersimpan di direktori lain.

Sebagai gambaran, marilah kita dengarkan suara berikut ini.

Pertama, suara pitch 400 Hz berdurasi 2 detik.

>> Fs=8000; %frekuensi sampling 8 kHz

>> t=0:1/Fs:2; %sinyal berdurasi 2 detik

>> frek=400; %frekuensi sinyal 400 Hz

>> m=cos(2*pi*frek*t);

>> sound(m,Fs); %suara dari m

>> wavwrite(m,Fs,’tone_400Hz.wav’); ... %Menyimpan vektor m ke dalam file

Berikutnya, memperdengarkan suara helikopter yang ada di file

heli.wav.

>> [x,Fs]=wavread(‘heli.wav’); %Membaca file heli.wav

Grafik dan Suara 65

Soal Latihan

1. Gambarkan kurva y = x4−9x2 pada rentang –6 ≤ x ≤ 6. Buatlah inkremen x cukup kecil sehingga kurva terlihat mulus.

2. Gambarkan kurva-kurva berikut pada rentang −10≤ x≤10 dalam satu figure sekaligus!

2 100 x

y = + 2

2 100 x

y = + 2

4 100 x

y = +

2 16 100 x

y= +

3. Suatu filter memiliki respon frekuensi sebagai berikut:

fF

j

V

V

i o

π

2

1

1

+

=

di mana F = 4kHz ialah frekuensi cut-off

dari filter. Buatlah plot semilogaritmis pada sumbu frekuensi:

respon amplituda, i o

V

V

versus f, dan plot respon fasa,









∠

i o

V

V

versus f, pada rentang frekuensi 0 hingga 50 kHz.

Gambarkan kedua plot tadi pada satu window saja, setengah bagian atas untuk plot amplituda, dan setengah bagian bawah untuk plot fasanya.

4. Sebuah antena diketahui memiliki pola radiasi dalam koordinat polar sebagai berikut:

( )

    _{− ≤ ≤} = selainnya U

0 2 2

cos3φ π φ π φ

Gambarkan pola radiasi ini!

5. Gambarkan kurva berikut ini di dalam ruang 3-D:

π 2 0 2 cos 1 sin 2 cos 1 ≤ ≤     − == + + = t t z t y t x

6. Plot fungsi dua variabel berikut ini: z = x2 - y2, untuk rentang -5 ≤x ≤ 5, -5 ≤y ≤ 5

7. Plot kontur dari fungsi dua variabel berikut ini:

( )

x

y

x

y

8. Buatlah suatu file suara WAV berisi urut-urutan tone DO-RE-MI-FA-SOL-LA-TI-DO dengan frekuensi berikut ini:

DO RE MI FA SOL LA TI DO

BAB 6

M-FILE DAN

PEMROGRAMAN MATLAB

Pada bab-bab yang lalu, Anda telah belajar berinteraksi dengan MATLAB menggunakan command window. Sekarang, katakanlah Anda harus mempergunakan sederetan command secara berulang-ulang di dalam sesi MATLAB yang berbeda. Akan sangat repot jika Anda harus mengetikkan command tersebut secara manual di

command window setiap kali Anda butuhkan. Namun dengan

M-file, deretan command tersebut bisa Anda simpan dalam bentuk skrip teks. Kapan saja Anda butuhkan, skrip tersebut bisa dijalankan/dieksekusi secara otomatis dengan cara mengetikkan nama M-file yang bersangkutan di command window.

Kali ini kita akan belajar mengenal M-file dengan contoh sederhana. Namun demikian perlu diketahui bahwa MATLAB sebenarnya merupakan bahasa pemrograman umum, seperti halnya Basic, C, Java, Pascal, Fortran, dll. Sehingga dalam bab ini kita akan menitikberatkan pada pelajaran pemrograman komputer.

6.1 Membuat M-File

Untuk menuliskan skrip M-file, Anda bisa mulai dengan membuka file baru. Caranya ialah melalui menu di main window:

FileÆOpen atau FileÆNewÆM-file; atau dengan mengklik ikon yang ada di jendela utama. Sebuah jendela editor akan terbuka seperti gambar berikut ini.

Gambar 6. 1 Jendela editor M-file

Dengan editor ini, kita bisa membuka sejumlah M-file, melakukan editing, ataupun mencoba menjalankannya dan melakukan debuging (mencari kesalahan di dalam skrip).

Sementara itu, untuk menyimpan M-file, Anda bisa lakukan dengan menu: FileÆSave atau FileÆSave As; ataupun dengan mengklik ikon yang ada.

Namun demikian, sebenarnya Anda juga bisa menuliskan M-file dengan sebarang editor teks, seperti MS Word, Notepad, dll.; yang penting Anda menyimpan file tersebut dengan ekstensi *.m.

6.2 M-File Sebagai Skrip Program

Pada bagian ini, kita akan menggunakan M-file untuk menjalankan sederetan command yang kita tuliskan sebagai skrip. Mari kita mulai dengan skrip sederhana untuk menghitung rata-rata dari lima bilangan. File ini kita namakan rata_rata.m.

Menu

Memulai, membuka, menyimpan M-file

Ikon editing

Print Cari teks Ikon

M-file dan Pemrograman MATLAB 69

Bukalah M-file baru lalu ketikkan skrip berikut ini.

% Program sederhana untuk menghitung % rata-rata 5 bilangan:

% rata_rata.m a = 50;

b = 100; c = 150; d = 200; e = 250;

% Menghitung dan menampilkan rata-rata hasil = (a + b + c + d + e)/5;

hasil

Teks yang diawali tanda “%” menunjukkan komentar, dan tidak akan dieksekusi oleh MATLAB.

Simpanlah file ini di dalam direktori Matlab\work dengan nama

rata_rata.m. Sekarang cobalah jalankan dari command window. Sebelumnya pastikan bahwa direktori menunjuk ke Matlab\work. Perhatikan “Current Directory” yang ada di jendela utama MATLAB. Kita bisa mengubah direktori yang sedang aktif melalui

drop-down menu ataupun melalui browse.

Gambar 6. 2 Memilih direktori untuk menjalankan M-file

Direktori yang sedang aktif

Kita bisa memilih direktori dari ‘drop-down menu’ ataupun ‘browse’

Kita cari minimum dari fungsi pada rentang –2

≤

x

≤

2.

>> min_1 = fminbnd(‘fungsi_Fx’,-2,2)

min_1 = -0.4142

Untuk mencari maksimum kita tuliskan terlebih dahulu M-file

baru bernama

minus_Fx.m

function y = minus_Fx(x) y = -1.* fungsi_Fx(x);

Kita cari maksimum dari fungsi pada rentang 0

≤

x

≤

6.

>> max_1 = fminbnd(‘minus_Fx’,0,6)

max_1 = 2.4142

Nol fungsi ada di

x

= 1, minimum di

x

= -0,4142, dan

maksimum di

x

= 2,4142.

5. Kita definisikan fungsi tersebut dalam M-file:

function z = fungsi_Gxy(x)

z = sin(x(1)).*sin(x(2)) + sin(x(1).*x(2));

Kita simpan dengan nama

fungsi_Gxy.m

dan kita plot:

>> x=linspace(-2,2,50); % menciptakan vektor x >> % asumsikan y = x

>> for i = 1:50 % menghitung Gxy pada setiap titik for j = 1:50

z(i,j) = fungsi_Gxy([x(i) x(j)]); end

end

Terlihat bahwa terdapat dua minimum. Kita cari minimum

dengan

initial guess

di (

x

,

y

) = (1,-1) dan (-1,1).

>> min_1 = fminsearch('fungsi_Gxy',[1,-1]) min_1 =

1.3233 -1.3233

>> min_2 = fminsearch('fungsi_Gxy',[-1,1]) min_2 =

-1.3233 1.3233

Untuk mencari maksimum terlebih dahulu kita tulis M-file

baru bernama

minus_Gxy.m

function z = minus_Gxy(x) z = -fungsi_Gxy(x);

Terlihat bahwa terdapat pula dua maksimum. Kita akan cari

dengan

initial guess

di (

x

,

y

) = (1,1) dan (-1,-1).

>> max_1 = fminsearch('minus_Gxy',[1,1]) max_1 =

1.3233 1.3233

>> max_2 = fminsearch('minus_Gxy',[-1,-1]) max_2 =

-1.3233 -1.3233

6.

>> waktu = 0:20;

>> frek = [185 130 101 72 54 40 29 22 17 11 10 ... 8 6 4 3 2 2 1 1 1 1];

>> t = linspace(0,20,100);

>> F1 = interp1(waktu,frek,t,’*linear’); >> F2 = interp1(waktu,frek,t,’*nearest’);

>> figure;

>> plot(waktu,frek,’ko’,t,F1,’k-‘,t,F2,’k:’); >> xlabel(‘waktu’), ylabel(‘frekuensi’)

>> legend(‘data’,’interp linier’,’interp nearest’)

7. Data pendudukan akan dicocokkan dengan fungsi

eksponensial, sementara

polyfit

bekerja untuk fungsi

polinomial; sehingga data tersebut harus dilogaritma natural

terlebih dahulu:

>> log_frek = log(frek);

>> p_m = polyfit(waktu,log_frek,1) p_m =

-0.2782 5.0864

>> p_n = polyfit(waktu,log_frek,2) p_n =

0.0027 -0.3314 5.2549 >> p_k = polyfit(waktu,log_frek,3) p_k =

0.0003 -0.0075 -0.2523 5.1394

Ketiga polinomial di atas masing-masing mewakili:

( )

x

=

−

0

,

2782

x

+

5

,

0864

m

( )

x

=

0

,

0027

x

2

−

0

,

3314

x

+

5

,

2549

n

( )

x

=

0

,

0003

x

3

−

0

,

0075

x

2

−

0

,

2523

x

+

5

,

1394

k

Kemudian ketiga polinomial dievaluasi dan ditransformasikan

kembali ke bentuk eksponensial:

>> kurva_m=polyval(p_m,t); kurva_M=exp(kurva_m); >> kurva_n=polyval(p_n,t); kurva_N=exp(kurva_n);

>> kurva_k=polyval(p_k,t); kurva_K=exp(kurva_k);

Sehingga diperoleh persamaan eksponensial:

( )

_x

_e

( )

(

_x

)

M

=

m x

=

161

,

8

exp

−

0

,

2782

( )

_x

_e

( )

(

_x

)

(

_x

)

N

=

n x

=

191

,

5

exp

0

,

0027

2

exp

−

0

,

3314

( )

_x

_e

( )

(

_x

) (

_x

)

(

_x

)

K

=

k x

=

170

,

6

exp

0

,

0003

3

exp

−

0

,

0075

2

exp

−

0

,

2523

>> figure;

>> plot(waktu,frek,’ko’,t,kurva_M,’k-‘, ... t,kurva_N,’k:’,t,kurva_K,’k--’)

>> xlabel(‘waktu’), ylabel(‘frekuensi’)

Bab 9:

1.

>> x = linspace(-10,10,200); % metode trapezoid >> y = sqrt(100 - x.^2);

>> int_trap = trapz(x,y) int_trap =

157.0204

Untuk metode kuadratur, kita tuliskan M-file terlebih dahulu

bernama

fungsi_01.m

function y = fungsi_01(x) y = sqrt(100 – x.^2);

>> int_quad = quad(‘fungsi_01’,-10,10) int_quad =

157.0796

2. Kita tuliskan M-file bernama

fungsi_02.m

function z = fungsi_02(x,y) z = 10 – 2.*x.^2 – y.^2;

>> int_2 = dblquad(‘fungsi_02’,-4,4,-5,5) int_2 =

-720

3. Kita tuliskan M-file bernama

fungsi_03.m

function w = fungsi_03(x,y,z) w = x.^2 + x.*y + y.*z + z.^2;

>> int_3 = triplequad(‘fungsi_03’,-1,1,-1,1,-1,1) int_3 =

Nama : Teguh Widiarsono

Alamat : Johar Baru IVA Gg.L no.1A, Johar Baru, Jakarta Pusat, 10560

Email : teguh98047@yahoo.com

Telepon / HP : 021 – 421 3852 / 0815 619 2813 Tempat / Tanggal Lahir : Purwokerto / 2 Desember 1980

Profil Singkat :

Penulis bernama lengkap Teguh Widiarsono, lahir di Purwokerto, 1980. Penulis menamatkan S1 (Sarjana) di ITB pada 2002, bidang keahlian Teknik Telekomunikasi, Departemen Teknik Elektro, dengan predikat Cum-Laude. Tahun 2004, penulis menyelesaikan S2 (Magister Teknik) di ITB, dengan bidang keahlian Sistem Informasi Telekomunikasi, Departemen Teknik Elektro. Selama berkuliah, penulis kerap menulis dan memberikan tutorial di bidang teknik elektro, terutama telekomunikasi. Selama berkuliah S2, penulis bekerja sebagai asisten riset di Pusat Antar-Universitas ITB. Sejak 2005, penulis bekerja sebagai